Модели научения

Модели целенаправленного поведения.

Динамическое программирование.

Рассмотрим одну из моделей психомоторного акта, которая описывает решения и действия. Г.В.Кореневым (1989) предложена схема выработки решения и приведения его в действие. Решение человека реализуется в выполнении движения, результатом которого является достижение конечной цели. Модель – это идентифицирование обстановки, сопоставление её с определённым психомоторным актом и принятие решения о выполнении движения, которое обеспечивает предвидимое будущее. Принятое решение реализуется через команды, приводящие в действие мышечный аппарат и формирование акцептора результатов действия для сравнения настоящего с предвидимым будущим. Модель психомоторного акта связывает с каждым классом обстановки свою программу движения, выражающего волю человека. В качестве базисной модели используется система дифференциальных уравнений классической динамики, которую пополняют программные и корректирующие силы. Влияние обстановки задаётся классификационными уравнениями. Решение систем уравнений достаточно сложно – система обладает большим числом степеней свободы.

Самые первые модели, применённые для описания процесса научения, представляли кривую научения как зависимость качества решения задачи от количества повторений (Р.Аткинсон, Г.Бауэр, 1969; Р.Буш, Ф.Мостеллер, 1962). Теория Торндайка трактует процесс научения как дифференциальное подкрепление существующих связей между раздражителями и ответами. Для К.Халла научение состоит в образовании связей, которые понимаются как устойчивые состояния. Для моделирования состояния были применены конечные автоматы. Под воздействием стимула подкрепления происходит смена состояний, определяющих связи между раздражителями и ответами. Для описания такой структуры использовались автоматы подкрепления, являющиеся частным случаем автоматов состояния. Эти автоматы могут моделировать процесс научения.

Многие исследователи для описания процесса научения обращаются к понятию выдвижения гипотез. Эти модели сходны с моделями, основанными на автоматах подкреплений. Термины «множество состояний» и «множество гипотез» эквивалентны. Для описания процесса перехода из состояния в состояние или смены гипотез часто применяется аппарат цепей Маркова. Существенным недостатком моделей этого класса является то, что они не отражают структуру связей между ситуациями и реакциями на них в процессе научения, не описывают процессов формирования и модификации гипотез.

Дата добавления: 2014-01-20